qq_34619572的博客

原创 Ubuntu 安装软件

3.4直接下载链接：http://cdn2.ime.sogou.com/dl/index/1524572264/sogoupinyin_2.2.0.0108_amd64.deb?就安装gtk，不要安装gtk2。因为gtk2的配置界面没有gtk的强大，而且同时安装，也只有gtk的生效，最后也是最关键的，不要按照官网最新的版本，按照一个旧版本。3.2然后安装了下面的这部分，搜狗输入法就可以使用了，不过候选区没有背景，是透明的。3.1先卸载掉fcitx，及其所有相关的软件。3.3安装fcitx可视化的配置界面。

原创 HALCON12,OPENCV，QT,Eigen 在VS2019中的配置

一、halcon12配置项目---》项目属性VC++ 目录： 添加include,include/halconcpp,include/cpp路径到包含目录添加：lib/x64-win64 的路径到VC++目录中的库目录#include "HalconCpp.h"二、opencv 3.4配置VC++ 包含目录：中添加 include,include/opencv,include/opencv2 的路径。VC++ 库目录中添加lib的路径...

原创 Win10 pytorch GPU版本安装

1. 查看显卡型号 nvidia-smi --->2. 安装Anacodna 这里选择5.2.0版本 老版本在这里查看Anaconda 是否安装成功出现（base）就安装成功了接下来市重头戏----》pytorch 的安装，一般官网为默认最新版，但是会发现默认选项CUDA只有10.2 和11.1 而我的是10.1 我先自动安装下看看能不能用。如需查看CUDA对应的torch版本在默认的下方有之前的版本链接：https://pytorch...

原创 文件下载地址

1.CUDA官网地址

原创 VGG16 (Tensorflow/keras)网络

****感谢万门vgg网络要求输入不低于224像素。大小不一需要resize（）from keras.layers import Input,Conv2D, MaxPool2D, Flatten, Dropout, Densefrom keras.utils import to_categoricalfrom keras.optimizers import Adamfrom keras.losses import categorical_crossentropyimport matpl..

原创 深度学习标注

首先感谢万门大学的课程1. 图像分类（利用图像名进行分类）import randomfrom PIL import Imageimport osimport numpy as np################################root='datasets/'for dir in os.listdir(root): for file in os.listdir(root+dir): try: img=Imag..

原创 图像增强与保存

import syssys.path.append('..')from PIL import Imageimport torchvisionfrom torchvision import transforms as tfsimport numpy as npimport torchimport pandas as pdimport reimport datetimedef tensor_to_PIL(tensor): image = tensor.cpu().clo..

原创 GAN缺陷检测

本文使用织物图片和纹理表面图片来测试实验模型的性能。包括3种织物图片和1种纹理表面图片。织物的图像来自数据库[13]，纹理表面图像来自DAGM 2007[12]的数据集。在本文中，我们比较了监督语义分割模型[4]和本文提出的缺陷检测模型...

原创 2021-06-17

1.路径不存在解决方法：重新建立路径2.RuntimeError: Found 0 files in subfolders of: G:/GAN-defect-master/data/sdv2/GAN/data/gan_defect/grid_96/val解决方法：在val路径下再建一个文件夹，将图像放进去就可以了。...

转载 卷积与逆卷积

参考：https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/10791328.html

原创 opencv加载图像

opencv加载图像欢迎使用Markdown编辑器第一种：调整图像窗口的大小：cv::namedWindow(“跑车的靓照”,0); // 0参数是重点cv::resizeWindow(“跑车的靓照”,640,480);imshow(“跑车的靓照”,img);第二种：//cvLoadImage和cvShowImage成套使用IplImage* img=cvLoadImage(“pp.jpg”);cvShowImage(“跑车的靓照”,img);**连接器–输入–附加依赖项：**

原创 2021-04-27

四众众创 2. 众筹 3.众包 4.众扶1.众创2. 中国3大众筹平台淘宝众筹，京东众筹，苏宁众筹众扶平台中国创新创业大赛，科技成果直通车，科技型中小企业成长计划路线图2.0，燧石星火创投联盟和培训营。...

原创 2020-06-18

NetAssist.exe网络测试助手出现 1035:未知错误1035 未知错误 connect() failed: The socket is marked as nonblocking and the requ…原因是服务器端加密狗时间过了，经过测试在短时间内连接可以实现。建议加大加密狗时间。...

转载 图像数据量计算

如：一幅画的尺寸是1024*768，深度为16，则它的数据量为1.5M。计算如下：  1024×768×16 bit = (1024×768×16)/8 Byte = [(1024×768×16)/8]/1024 KB = 1536 KB = {[(1024×768×16)/8]/1024}/1024 MB = 1.5 MB————————————————版权声明：本文为优快云博主「donkey_1993」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接

原创 Python字典按值排序

print(sorted(list(zip(x.keys(),x.values()))))注：zip函数必须list化才能打印查看。zip(x.values()，x.keys()）

原创 PPO实战

哈哈初学，复现龙龙老师的实例！代码框架：策略网络：Actor网络偏置b值网络：Critic网络PPO算法主体

原创 Ubuntu系统常见命令

打开终端的快捷键的为【Ctrl+Alt+T】，关闭终端的快捷键为【Ctrl+D】命令【pwd】查看当前所在目录，命令【cd …】（中间有一个空格）查看上级目录命令【cd /】表示打开根目录cd /home/sunbaojia cd+绝对路径 打开指定路径ls显示当前路径下的所有文件打开当前目录下的指定文件 evince filename创建文件 touch ；删除文件 rm 创建文件夹 mkdir ； 删除文件夹 rmdir 创建多重文件夹 mkdir -p ..

原创 UBUNTU系统显卡 查看命令

1，查看Ubuntu系统信息2.查看显卡信息显示的表格中：Fan： 风扇转速（0%–100%），N/A表示没有风扇Temp： GPU温度（GPU温度过高会导致GPU频率下降）Perf： 性能状态，从P0（最大性能）到P12（最小性能）Pwr： GPU功耗Persistence-M： 持续模式的状态（持续模式耗能大，但在新的GPU应用启动时

转载 Python画图

1.plt.figure()是新建一个画布。如果有多个图依次可视化的时候，需要使用，否则所有的图都显示在同一个画布中了。

转载 YOLO 系列算法详解

YOLO V1算法详解创新点YOLO实现了实时处理图片，达到45FPS；Fast YOLO达到155FPS，但是检测准确率不高。优势：速度快。2.做预测时全局了解图像，对背景预测错误出现的概率比Fast R-CNN小。3.YOLO学习目标的一般特征，具有较高通用性，应用到新领域，不太可能发生故障。但是YOLO检测准确性不高，虽然可以快速识别图像中的对象，但是很难准确定位一些目标，尤其是小目标。算法概述算法详解网络结构YOLO网络有24个卷积层，紧跟2个全连接层，整体网络结构如图

转载 深度学习模型压缩与优化方法

深度学习（Deep Learning）因其计算复杂度或参数冗余，在一些场景和设备上限制了相应的模型部署，需要借助模型压缩、优化加速、异构计算等方法突破瓶颈。模型压缩算法能够有效降低参数冗余，从而减少存储占用、通信带宽和计算复杂度，有助于深度学习的应用部署，具体可划分为如下几种方法（后续重点介绍剪枝与量化）： 线性或非线性量化：1/2bits, int8 和 fp16等； 结构或非结构剪枝：deep compression, channel pruning 和 network slimming等

原创 Q-learning算法

缺点：在估计动作价值的时候包含了“选取最大估计”的步骤，所以在学习的过程中可能会导致过估计，特别是DQN算法。如果这种过估计不均匀或者没有集中在想要了解的状态上，就会产生负面的影响。...

原创 手写数字图片实例

手写数字识别流程：导入TF库及子库datasets.mnist.load_data() # 加载数据集转换为张量,缩放到-1~1 x = 2*tf.convert_to_tensor(x, dtype=tf.float32)/255.-1y = tf.convert_to_tensor(y, dtype=tf.int32) # y转换为张量y = tf.one_hot(y, depth=10) # one-hot 编码构建数据集train_dataset = train_d

原创 强化学习的一些核心概念

#背景目前，解决RL问题的主要方法有两种：基于值函数的RL方法和基于策略搜索的RL方法。还有一种混合方法，称为actor-critic方法，它既采用了值函数的功能，又汲取了策略搜索的方法。1.值函数估计值函数或价值函数：即估计智能体在给定状态（状态-动作）下的好坏程度的函数；对于有多好是由预期回报来表现的，同时也要注意到我们想要得到的预期回报取决于它所采取的行动/动作，因此要根据特定的策略（生成动作）来定义值函数。状态值函数：就是在状态为s时的预期奖励期望；动作（状态-动作）值函数就是在状态s时采取

原创 PPO算法

近端策略优化（Proximal Policy Optimization,PPO）算法背景：策略梯度虽然在有一定难度的问题中取得了一些成效，但是这类方法对于迭代步骤的数量非常敏感；如果选的太小，训练的结果就会令人绝望；如果选的过大，反馈信号就会淹没在噪声中，甚至有可能使训练模型呈现雪崩式的下降。这类方法的采样效率也是非常低，学习简单的任务就需要百万级甚至以上的总迭代次数。策略梯度方法的缺点是数据效率和鲁棒性不好。对于TRPO算法比较复杂，且不兼容dropout和参数共享（策略和价值网络间），且使用约束

转载 cartpole源代码

cartpole源代码"""Classic cart-pole system implemented by Rich Sutton et al.Copied from http://incompleteideas.net/sutton/book/code/pole.cpermalink: https://perma.cc/C9ZM-652R"""import mathimport gymfrom gym import spaces, loggerfrom gym.utils import

转载 Python

def init(self):1、Python中self的含义self，英文单词意思很明显，表示自己，本身。此处有几种潜在含义：1.这里的自己，指的是，实例Instance本身。2.同时， 由于说到“自己”这个词，都是和相对而言的“其他”而说的；而此处的其他，指的是，类Class，和其他变量，比如局部变量，全局变量等。此处的self，是个对象（Object），是当前类的实例。因此，对应的self.valueName 和 self.function()中的valueName：表示self对象，即

原创 常用快捷键

pycharm###########运行代码：shift+Ctrl+F10多行注释： 选中代码按住 Ctrl+/文件夹###########隐藏/显示文件夹或文件：Ctrl+h

原创 Tensorflow中库的输入和简写

import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layers,lossesimport pandas as pd

转载 dense层、激活函数、输出层设计

Tensorflow——tf.layers.densedense：全连接层相当于添加一个层，即初学的add_layer()函数tf.layers.dense( inputs, units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=None, bias_initializer=tf.zeros_initializer(), kernel_regularizer=None, bi

原创 油耗预测实战

油耗预测实战本文复现的是龙龙老师的第六章的油耗预测实战内容：采用的数据集是Auto MPG数据集，首先输入所需要的库文件。然后加载数据集，并复制读取的数据对新的对象上，避免对原始数据进行修改。现在我们看一下程序下载下来的数据集缓存在哪里？突然发现路径下没有 “.keras”文件夹。。。有点尴尬。一顿百度发现可能是隐藏了，果断Ctrl+h 尝试一下。原来它在这里！！然后继续前进看下数据...

转载 天津百强企业